一、前言

隨著AIware成為軟體開發新主流，「簡化結構」已非僅為加快開發速度，更是配合AI強化推理與自動化能力的戰略選擇。三層架構（View-Service-Model）作為現代系統設計的經典範式，正以嶄新角色融入AIware架構，為智能化工程打下堅實基礎。本章將系統剖析三層架構的邏輯、轉型，以及在AIware環境下的最佳實踐。

二、三層架構模型概要

所謂三層架構，指將軟體系統邏輯劃分為三大層：
• View（視圖層）：負責人機/設備/外部系統互動，是所有資訊與需求的入口點。常見如API Gateway、Web前端、App介面。
• Service（服務層）：集中承載核心業務邏輯、流程運算、決策與規則，是全系統的計算與控制中心。
• Model（模型層）：管理全部數據結構、狀態維護與持久化，涵蓋物件資料庫、配置資料與外部資源整合。
將複雜系統劃分為三層，既能維持邏輯清晰，也方便協作分工與單元測試，是傳統軟體工程的共識。然而，在AIware時代，這一架構需進一步簡化、扁平化，緊扣AI能高效學習與自動生成的特質。

三、AIware時代的三層架構新解

1. View層：人機/AI協同輸入與回饋中心
    ◦ 傳統只負責用戶界面，如今須納入AI API、Prompt指令、Webhook等多樣互動入口。
    ◦ AI能直接解析自然語言需求、讀取結構化/半結構化資料輸入，降低「人到系統」障礙。
    ◦ View層整合語音、圖像、數據等多模態，讓AI可共用、判斷與回饋於同一源頭。
2. Service層：業務規則統一大腦
    ◦ AIware強調所有重要邏輯集中於Service層，由AI根據上下文全盤推理、即時決策。
    ◦ 業務流程、驗證、數據加工、外部調用，不再切分多層抽象，方便AI自動生成、快速重構與修補。
    ◦ 天然支援Eval閉環：Service層能即時串接自動測試、自主評估回路，完成品質驗證與調優。
3. Model層：數據透明與可供AI挖掘
    ◦ Model層不僅儲存資料，更需提供數據分類、結構展示、狀態監控，幫助AI整體繪製知識圖象。
    ◦ AI可直接存取原始資料與元資料，促進數據挖掘、自動化訓練、模型自動更新。
    ◦ Model層支援Monorepo集中策略，所有資料物件與持久化邏輯統一存放，助力AI跨任務推理。

四、為何要「簡化」而非「加深」層級？

• AI易於全圖分析：過多分層、抽象與封裝（如微服務林立、OO多層繼承）會阻礙AI獲悉全局邏輯，使推理與自動修補困難。
• 促進上下文貫穿：三層結構下，所有流程自View到Model一脈貫通，AI僅需解析固定邏輯路徑，能快速鎖定錯誤或最佳化點。
• 維運與測試集中高效：任一功能修改，都可定位於三層之一，組合自動測試、自主驗證流程。降低跨部門溝通與協作的複雜性。

五、AIware下三層架構的最佳實踐

1. 資料（Model)統一管理：Monorepo優先
    ◦ 整合所有資料模型於單一儲存庫，AI不需跨repo獲取邏輯上下文，減少資訊碎片化風險。每筆資料變動AI均可追溯全歷史，比人工版控更適合巨量資料監控。
2. 服務（Service)集中式業務規則
    ◦ 將所有規則、流程與權限設計統一於Service層，外部只呼叫公開API。AI可批量生成新服務方法，或針對異常自動修補邏輯。
    ◦ 適合引入策略表、規則引擎等可重組元件，用配置而非硬編碼，為AI智能優化預留入口。
3. 視圖（View)多模態入口設計
    ◦ View層能對接人類GUI/API、AI Prompt/自然語言，並可根據行為習慣自動生成Mock API、Web UI原型等，促進技術與業務溝通無縫銜接。
4. 全流程自動化與Eval機制
    ◦ 新功能從View層輸入需求，自動驅動Service層生成主流程，再由Model層落實資料儲存。每一層均內建自測、評估與回報，AI能即時調整並推送優化建議。
5. 協作平台深度捆綁：以Perplexity.ai為例
    ◦ 開發團隊於平台集中管理三層代碼、API、數據與知識文檔，所有歷史記錄、代碼變動AI皆可還原與分析。
    ◦ 團隊、AI共同維護專案全貌，非技術人員亦可經由自然語言定義需求、發起測試，開啟新一代協作模式。

六、案例場景：AIware三層架構在行動

• 智慧醫療App：使用者在View層提交症狀或檢查結果，Service層依據醫療規則與個人歷史自動推理出診斷及建議，Model層統一儲存所有病例數據、分析結果，便於AI全面訓練與預測優化。
• 金融AI客服系統：客戶於多模態View層查詢賬戶狀態，Service層即時分析客戶行為、風險分級並產生推薦，Model層儲存完整交互與風控紀錄，AI可據此不斷疊代改良答覆與服務邏輯。

七、挑戰與前進方向

• 過度簡化之風險：雖然扁平架構便於AI推理，但當業務邏輯過於龐大時，需結合適當分層與劃分機制，防止單點故障與維護負擔過高。
• 舊有多層架構轉型阻力：老專案往往分層繁複，遷移到新三層結構需明確規劃重構路徑與資料遷移方案。
• 自動化測試與質量管控：三層結構須配合全鏈條自動測試，防止熱部署時引入AI生成錯誤。

八、結語

AIware時代的三層架構並非淘汰一切過往分工邏輯，而是以「最簡、最通透、最適合AI理解」的方式重塑技術堆疊。善用三層模型，各層分明互輔，既可以推進極致自動化與智能優化，又方便「人—AI—業務」多方協作。未來軟體工程也將在持續疊代中整合更多AI原生技術，讓三層架構真正成為驅動全行業智能轉型的中樞。

Python 程式範例：AIware三層架構雛型

python
# Model層：統一管理用戶資料
class UserModel:
    users = {}
    def add_user(self, username, data):
        self.users[username] = data
    def get_user(self, username):
        return self.users.get(username, None)

# Service層：集中業務邏輯
class UserService:
    def __init__(self, model):
        self.model = model
    def register(self, username, data):
        if username in self.model.users:
            return "用戶已存在"
        self.model.add_user(username, data)
        return "註冊成功"
    def login(self, username, password):
        user = self.model.get_user(username)
        if user and user['password'] == password:
            return "登入成功"
        return "登入失敗"

# View層：對外輸入與回饋
def register_view(service, username, data):
    result = service.register(username, data)
    print(f"前端回報：{result}")

def login_view(service, username, password):
    result = service.login(username, password)
    print(f"前端回報：{result}")

# 流程示範
model = UserModel()
service = UserService(model)
register_view(service, "alice", {"password": "apple123"})
login_view(service, "alice", "apple123")

說明：上述程式碼展示了View-Service-Model三層結構在AIware時代的典型實踐：每層分工明確而簡潔，便於AI理解邏輯流，也利於快速自動生成及持續優化。